Github Trends®
9651 findingsmedian surprise 0.00326window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6475 · UNIT ID 125381318
Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox
Adversarial Robustness Toolbox (ART) - Python Library for Machine Learning Security - Evasion, Poisoning, Extraction, Inference - Red and Blue Teams
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0007
ENGAGEMENT0.48
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.43
ACCEL
+0.07
RETENTION
33.3%
PEAK 2026-10-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 17 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
3,431
FOLLOWERS
619
OWNER ★
10,967

Engagement Signals

FORKS
1,348
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 17 / 17 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox собрал 17 звёзд за окно, тогда как у автора всего 619 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,431. Это даёт surprise-индекс 0.0007 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 33%
VELOCITY2.433.14-0.71ABOVE 36%
RETENTION33.3%16.7%+16.7 PPABOVE 67%
FORKS1,348277+1,071ABOVE 79%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 25%